Human vertebrae are the central structure of a human body consisting bones from neck to hip. Many recent researches have shown that it is possible to create a patient specific vertebrae model with very high accuracy. These results guarantee that we can have very accurate model, but it takes much time and efforts to reconstruct such model. To overcome this problem, we propose a fast patient specific modeling method using a template model. The proposed method divides each vertebra into several parts (vertebral body, lami-na, and transverse/spinous process) and applies hierarchical affine transformation. For any vertex set of open cone-shaped area can be abstracted by Parameterized Cone. Its base side forms x-y plane in the parameter-ized coordinate space, and a vector between the center of base side and the peak forms z-axis. Transfor-mation on Parameterized Cone is controlled by moving the peak point. For our proposed model, the salient regions, which consist of transverse processes and spinous process, are defined by Parameterized Cone. The proposed method detects feature points semi-automatically from the CT images of the body to set up param-eters for modeling. The modeling was run on Intel Core i7 with 3.50GHz without GPU acceleration, and mod-eling time took 6.7262 seconds per bone on average. In 6 cases of human vertebrae image, it was successfully applied resulting in a Hausdorff distance of 0.040, which shown 30% error rate decrease compare to affine transformation. This result shows that Parametrized Cone method can be used for fast patient specific verte-brae modeling.
척추 뼈는 목에서부터 엉덩이까지를 연결하는 인체의 중심이 되는 뼈 구조로 다양한 질환이 발생하는 부위이기에 모델링 관련 연구가 활발하게 진행되었다. 그러나 기존의 척추 모델링 기법은 정확도에 초점을 맞추고 있기 때문에 실제 의료 현장에서의 짧은 시간 내로 적용이 어려운 상황이다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 설명 위주의 의료 서비스 제공에 적합한 빠른 척추 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 척추 뼈를 세부 영역으로 분할하고 계층적으로 아핀 변환을 적용시키되, 미리 설정한 중요 영역에 대해서는 Parametrized Cone 기법을 적용하여 필요한 부분에서의 정확도를 얻는 기법이다. Parametrized Cone 기법은 임의의 바닥이 열린 원뿔 형태의 정점 집합에 대해 바닥면과 꼭지점을 이용하여 새로운 좌표계를 설정, 영상 상에서 자동으로 검출되는 타겟 지점으로의 꼭지점의 이동에 따라 정점 집합을 변형하는 기법이다. 본 연구의 실험은 Intel Core i7 3.50GHz 환경에서 GPU 가속 없이 이루어졌으며, 척추 모델링에 약 6.7262초가 소요되었다. Hausdorff distance 측정 결과, Parametrized Cone 기법이 적용된 영역의 경우 0.040으로, 아핀 변환이 적용된 지역의 0.054보다 약 30%가량 오차율이 감소함을 확인할 수 있었다. 이를 통해 본 연구는 빠른 시간 안에 척추 모델의 작성을 하는데 적합한 기법임을 확인하였다.
